日语学习预备课之 日语语音

本文介绍了日语的基础书写系统,包括平假名、片假名及汉字的使用场景,并详细解析了长音、拨音、促音和拗音等发音规则。

语的文字分为平假名,片假名,和汉字.
平假名:类似汉字的草书,用来表示助词,动词,形容词的活用部分.
片假名:用来标记外国的人名,地名和外来语.
附50音图发声URL:
http://www.taoer.com/mytaoer/mylanguage/japan/japanese-fifty-vowels/

几种发音:

1.长音
   平假名的长音表记:
   
   。あ段的长音是在あ段的假名后加あ
  。い段的长音是在い段的假名后加い
      。う段的长音是在う段的假名后加う
      。え段的长音是在え段的假名后加い
  。お段的长音是在お段的假名后加う

   片假名的长音表记:
         任何音节都用"-"符号表记长音.

2.拨音
      ん不出现在词头,它的发音长度是一拍,ん受其后面章节的影响,变化成/n/m/g/等容易发的音
      .在た、だ、ら、な、行音节前发n音
      .在ば、ぱ、ま行章节前发m音
      .在か、が行音节前发g音

3.促音
            つ的发音长度是一拍,出现在か、さ、た、ぱ行音的前面,在表记列来用语时也现在ゼ、ダ行的前面.
            片假名用ツ来表示.

4.拗音
  在 き、ぎ、し、じ、ち、に、ひ、ぴ、び、み、り分别加上小假名,や、ゆ、よ两个假名构成一拍.

计划再打出个单词呢,时间不够了,明天还要上班,先到这到.
 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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